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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种医疗影像分析方法、系统、电子设备、可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119942243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510414514.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种医疗影像分析方法、系统、电子设备、可读存储介质是由罗佳平;倪志伟;刘文涛;冯雅茹设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗影像分析方法、系统、电子设备、可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医疗影像分析方法、系统、电子设备、可读存储介质，属于深度学习技术领域。该方法包括：S100：获取带有真实标签的肺部CT图像，用于肺炎预测；S200：构建医疗影像分析网络模型，所述模型包括图像编码器、特征扰动模块、特征校正模块、循环修正模块和双重自适应网络；S300：通过所述医疗影像分析网络模型对输入的肺部CT图像进行分类。本发明能提高模型在图像分类任务中的鲁棒性和泛化能力，在面对数据分布偏移和多样化攻击手段时，能表现出更强的适应能力和更高的诊断精度。

本发明授权一种医疗影像分析方法、系统、电子设备、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医疗影像分析方法，其特征在于，包括： S100：获取带有真实标签的肺部CT图像，用于肺炎预测； S200：构建医疗影像分析网络模型，所述医疗影像分析网络模型包括图像编码器、特征扰动模块、特征校正模块、循环修正模块和双重自适应网络； S300：通过所述医疗影像分析网络模型对输入的肺部CT图像进行分类； 其中，所述图像编码器用于对输入的肺部CT图像进行特征提取，得到特征图；所述特征扰动模块用于在医疗影像分析网络模型的浅层对特征图施加局部扰动或全局扰动，得到扰动后的特征；所述特征校正模块用于对扰动后的特征进行校正，得到校正后的特征；所述循环修正模块用于迭代地应用校正网络，对校正后的特征进行二次修正，得到循环校正后的统计量表示；所述双重自适应网络包括两个基于相同ResNet架构构建但参数独立调整的子网络，分别用于处理特征图，生成各自的图像分类结果并输出，最后再进行集成； 所述特征扰动模块包括：局部扰动模块、全局扰动模块和全局统计量更新机制；所述特征扰动模块的处理步骤包括：基于特征图计算特征通道统计量；在特定网络层根据条件概率随机引入局部扰动和全局扰动；对于局部扰动，首先创建与特征图均值维度相同的全零矩阵和全一矩阵，然后从均值为0、标准差为0.75的正态分布中随机生成噪声系数；所述噪声系数用于控制高斯噪声的注入过程，将原始特征图的特征通道统计量替换为扰动后的通道统计量；通过自适应实例归一化，将扰动参数应用于特征的仿射变换，从而实现对特征图的调整；若应用全局扰动，则确定当前层的数据集统计量，利用全局扰动因子计算扰动后的均值与标准差，与局部扰动相似，进而生成扰动的特征映射。

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